AI热潮下，音乐教育需“冷”思考

图片为AI生成

文 | 龙海豪 张燚

要说今年教育界什么东西最火，那么“人工智能”绝对是当之无愧的“顶流”——其风头甚至盖过了“跨学科”“大单元”这些红极一时的教育理念。音乐教育界自然也不例外。2025年被称为“智慧教育元年”，随着中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024－2035年）》，“AI赋能音乐教育”成为时髦用词。但在如此热火朝天的数智赋能中，许多音乐教育工作者却犯了迷糊，在课堂中简单机械使用AI工具，反而造成了教育技术“个人秀”的局面。因此，音乐教育工作者们更需要在重重热潮之下，审视AI赋能中的根本问题。

笔者在某高中的教学实践中观察到，所谓的AI“让名家活过来”（使用AI让名家的肖像画动口说话讲述理论要点）不仅在音乐学科，还在各学科广泛应用。然而，“已故钢琴家李斯特开口说话”这类AI技术的应用虽能在短时间内迅速吸引学生眼球、激发学生兴趣，但此时他们的好奇点是AI本身而非知识点。随着时间的推移，学生会将其作为一个动画小视频看待，甚至调侃“为啥李斯特说中文”，学习效果并不明显。可见，并不是所有的AI工具都能在课堂教学中常规化普遍使用。

生成式人工智能（GAI）指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。广为人知的“DeepSeek”就是文本型AI的代表，但它并不适用于课堂教学场景，而是在教师的备课、评价环节起到更为有效的作用。在音乐课堂教学中，“AI作曲”“AI绘画”等能调动学生多感官参与的工具，更适用于“师—生—机”三维互动。

以AI作曲软件为例，学生可在教师设定的任务目标下，通过软件学习主题旋律——这种学习本质是“对比式直观体验”：在视、听、触觉的联动中，自由调整主题旋律的参数（音乐要素、配器音色），在与AI的交互中直观感受音乐要素与情绪表达的关联，或同一旋律不同配器的效果等。

因此，在音乐课堂中使用生成式AI，应尽量避免使用仅调动学生单一感官或无法实时互动的AI。近期教育部发布的《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》中也明确表示：“禁止直接使用AI回答学生问题或提供咨询。”可见，音乐教师在教学中应挖掘能让学生参与课堂的AI工具。

国内音乐教育界推崇的“世界三大音乐教学法”等之所以有效，就在于它们能让学生调动视听觉与动觉参与音乐课堂，提升学习效果。对于人工智能来说，交互性的生成式AI同样具备这样的具身性。所谓“具身”，简而言之就是认知是身体与环境互动的结果，认知过程不能忽略“身体”，否则就会造成“颈部以上的学习”。这可能也是为什么教育部明令禁止教师“直接使用AI回答学生”，因为学生并没有参与到与AI的多觉交互中，而只是多了一个获取知识点的途径。

如同白板（多媒体交互式触摸屏）已经成为课堂教学的主要教学设备载体，现代教育技术的更新始终在推动音乐课堂教育的数字化革新。由于音乐教师不大可能自主研发所需AI音乐教学软件，甄别市场上已有的、适用的工具软件就极为重要。在生成式AI引发的技术热潮下，我们不应盲目地追逐技术“高大上”，而应挖掘能促进学生自主探索音乐本体知识的多感交互式AI工具，真正赋能课堂教学，践行技术服务学生的原则。

更本质地说，我们需要认识科学技术对音乐及其教育的深刻影响。学校里的知识和技能从来都不是既定的，而是由生产力决定。对于音乐来说，生产力突出表现为媒介，尤其是像AI这样的生产性媒介。“媒介即讯息”（麦克卢汉），媒介本身的性质（形式特性）对社会、文化和信息的形塑作用，比媒介所承载的具体内容更为重要。

在AI技术环境下，音乐的一个重要发展路径是越来越回归本源：它越来越像游戏。AI工具让人们全面参与音乐生产、制作、传播、接受全过程，如康德所言获得“身心的自由状态”。如今，音乐课堂中的学生不再局限于膜拜现成的音乐“经典”，而是也可利用AI创作“自己的音乐”。文艺学著名论断“作者已死”从未如此贴切——这得益于媒体发展，个体拥有了更多信息选择、解读和生产的自主性。音乐和其他艺术一样，“大神时代”已经过去，“众声喧嚣”成为现实。这或许不利于“音乐艺术”的发展，却可能有利于“人的全面发展”。

有专家对音乐活动的“碎片化”痛心疾首，但音乐教师应认识到，在当下和未来的媒介环境中，“碎片化”已不可避免，教师应提高利用碎片化音乐活动发展学生，帮助学生更好地利用碎片化音乐活动的能力，而不是拒绝碎片化。拿自己过去的经验来“驯化”学生，终将被时代抛弃。

AI不仅是工具，更是生产力。或者，我们需要重回马克思主义基本原理：生产工具决定生产力。所以，在音乐教学中，教师不仅要探索AI应用的路径，更要追问：AI如何深层改写音乐与教育的基因？

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